Vous êtes confronté à des résultats d’analyse de données contradictoires. Comment naviguez-vous dans les interprétations ?
Lorsque vous rencontrez des résultats d’analyse de données contradictoires, vous pouvez avoir l’impression de naviguer dans un labyrinthe sans carte. Vous avez méticuleusement rassemblé vos données, effectué vos analyses et attendu des informations claires. Au lieu de cela, vous êtes confronté à des interprétations qui ne correspondent pas, ce qui vous laisse perplexe quant aux prochaines étapes. Comment déterminez-vous quelle analyse est correcte, ou s’il y a du vrai dans les deux ? La clé réside dans une approche structurée de la dissection et de la compréhension de vos données, ce qui vous aidera à prendre des décisions éclairées et à obtenir une image plus claire de ce que vos données vous disent.
Avant de vous lancer dans des interprétations complexes, assurez-vous que les données elles-mêmes sont solides. Examinez vos ensembles de données à la recherche d’erreurs, d’incohérences ou de biais susceptibles de fausser les résultats. Cela signifie vérifier l’exactitude de la saisie des données, la cohérence des méthodes de traitement des données et la compréhension du contexte à partir duquel vos données ont été collectées. Parfois, le conflit ne provient pas de l’analyse mais des données sous-jacentes. En confirmant l’intégrité de vos données, vous pouvez soit identifier la racine du conflit, soit exclure la qualité des données comme facteur contributif.
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When facing conflicting data analysis results, investigate the root causes of discrepancies. Different stakeholders have varying priorities: Sales focus on sales volume and revenue, while Finance looks at profitability. Conflicts can often arise from different data interpretations, such as aggregating data by sales date versus ship date. Address assumptions and open a dialogue to uncover these differences. Aim to reconcile analyses by creating a unified view. Remember, the goal is to provide a comprehensive understanding of the data landscape. By fostering collaboration and transparency, you can turn conflicts into opportunities for deeper insights and informed decision-making.
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O primeiro passo é verificar os dados e a limpeza realizada no mesmo, deve se certificar que não existem "outliers", aqueles dados que se desviam exorbitante ou até mesmo não são significativo, por exemplo meus dados são para previsão de venda de um imóvel em determinada região, mas não foi feita limpeza corretamente dos dados e ao invés de ter somente o valor de venda dos imóveis tem também o valor do aluguel, neste caso o valor do aluguel é um "outlier".
Différentes méthodes d’analyse peuvent donner des résultats variables. Si vous avez utilisé plusieurs techniques ou algorithmes, comparez-les pour comprendre comment ils divergent. Sont-ils conçus pour révéler différents aspects des données ? Les hypothèses inhérentes à une méthode pourraient-elles conduire à des conclusions différentes d’une autre ? En comprenant les forces et les limites de chaque méthode, vous pouvez commencer à comprendre pourquoi les résultats sont contradictoires et quelles interprétations peuvent être plus fiables dans le contexte de votre question ou de votre ensemble de données spécifique.
Parfois, vous avez besoin d’un regard neuf. La consultation de collègues ou d’experts dans le domaine peut fournir de nouvelles perspectives sur votre analyse. Ils peuvent remarquer quelque chose que vous avez négligé ou suggérer des approches alternatives pour concilier des résultats contradictoires. La collaboration permet souvent de mieux comprendre des données complexes et peut vous aider à naviguer plus efficacement dans des interprétations divergentes.
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It is always important to have a new perspective. In an editorial, we call it "Writer's blindspot" -- similarly discussing the conflicting results, reviewing methodologies, and validating assumptions to identify potential sources of discrepancies. Bringing in fresh perspectives can help uncover overlooked factors or errors, leading to a more accurate and comprehensive understanding. Collaborating with experts ensures a thorough examination of the data, ultimately guiding to a well-supported conclusion.
Chaque analyse est construite sur un ensemble d’hypothèses sur les données. Il est essentiel d’identifier et de remettre en question ces hypothèses face à des résultats contradictoires. Peut-être qu’une analyse suppose la normalité dans un ensemble de données qui n’est pas normalement distribué, conduisant à des conclusions différentes de celles d’une analyse qui ne fait pas cette hypothèse. En revisitant et en évaluant de manière critique les hypothèses qui sous-tendent chaque analyse, vous pouvez mieux comprendre les conditions dans lesquelles chaque résultat est vrai.
Le contexte dans lequel les données sont analysées peut grandement influencer les résultats. Y a-t-il des facteurs externes qui pourraient expliquer les écarts entre les analyses ? Comprendre l’environnement plus large, y compris les facteurs économiques, sociaux ou temporels, peut faire la lumière sur les raisons pour lesquelles différentes analyses donnent des résultats contradictoires. La contextualisation de vos données dans leur contexte réel peut aider à concilier des résultats apparemment disparates.
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If you get an analysis where there seems to be something off, the first thing you should do is go back to basics. Start by understanding the problem at hand (what are we trying to study?) and the methods of proposed measurement (how did we go about measuring our phenomena of interest?). Once we have that, review the process of analysis, check assumptions for the tests involved and try to propose other methods of analysis. If we follow these simple steps, the flaw in our reasoning will usually show up. It is necessary to steer our actions away from falling into confirmation bias pitfalls. It helps (a lot) to consult with a colleague. Fresh eyes on the problem usually yield great results.
Enfin, envisagez d’itérer sur vos analyses et de rechercher une validation par des données ou des méthodes supplémentaires . Si possible, collectez plus de données pour tester la robustesse de vos résultats. Vous pouvez également appliquer vos analyses à un jeu de données différent mais connexe pour voir si les résultats contradictoires persistent. La validation est une étape clé de l’analyse des données, car elle permet d’avoir confiance dans vos résultats ou de mettre en évidence les domaines qui nécessitent une étude plus approfondie.
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